無法預測來自ImageNet類的輸入[Keras + Tensorflow]

Question

我跟着這個回購（https://github.com/iamgroot42/keras-finetuning），我已經完成了培訓。

現在，我想要預測我自己的數據集（包含2個類，鱷梨&芒果）和ImageNet集的輸入圖像。但預測結果總是返回索引0或1（我猜它是鱷梨或芒果），永遠不會從ImageNet返回一個類。例如。我想預測，從原來的ImageNet類來到一個iPod圖像，但model.predict（...）總是返回0和1

我的模型labels.json：

["avocados", "mangos"] 

我的代碼預測：

img = imresize(imread('ipod.png', mode='RGB'), (224, 224)).astype(np.float32) 
img[:, :, 0] -= 123.68 
img[:, :, 1] -= 116.779 
img[:, :, 2] -= 103.939 
img[:,:,[0,1,2]] = img[:,:,[2,1,0]] 
img = img.transpose((2, 0, 1)) 
img = np.expand_dims(img, axis=0) 
img = img.reshape(img.shape[0], n, n, n_chan) 

out = model.predict(img, batch_size=batch_size) 
pred = np.argmax(out, axis=1) 

print(pred) 

有沒有人可以幫助我？

Answer 1

也許你只需要翻譯class index到imagenet labels？

嘗試：

from imagenet_utils import decode_predictions 

[...] 

img = imresize(imread('ipod.png', mode='RGB'), (224, 224)).astype(np.float32) 
img[:, :, 0] -= 123.68 
img[:, :, 1] -= 116.779 
img[:, :, 2] -= 103.939 
img[:,:,[0,1,2]] = img[:,:,[2,1,0]] 
img = img.transpose((2, 0, 1)) 
img = np.expand_dims(img, axis=0) 
img = img.reshape(img.shape[0], n, n, n_chan) 

out = model.predict(img, batch_size=batch_size) 
#add decoding line here to get the top 3 
print('Predicted:', decode_predictions(out, top=3)[0]) 

大小）